【开源项目】常见的金融领域开源大模型整理

周末有同学问金融领域有哪些开源大模型，我之前收藏夹里并不少，这里一并梳理下，不让收藏夹吃灰。

在金融行业数字化转型的浪潮中，大语言模型（LLM）正逐步成为智能投研、风险控制、合规管理等场景的核心工具。面对金融文本的高专业性、数据敏感性和逻辑复杂性，开源社区涌现出一批针对金融场景优化的模型框架。

一、综合型金融大语言模型

轩辕（XuanYuan）系列

作为国内首个千亿级中文金融对话模型，轩辕系列基于国际主流架构进行深度本地化改造。其核心版本包括：

• 轩辕70B：基于Llama2-70B架构的中文增强模型，通过超过300亿Token的金融文本预训练，显著提升对《资管新规》《证券法》等专业法规的理解能力。支持8k-16k超长上下文处理，在金融合同条款比对、招股书分析等场景表现优异。
• 轩辕-FinX1：专为金融推理设计的版本，引入思维链（Chain-of-Thought）强化技术，在股票估值模型构建、财务指标关联性分析等任务中展现出类人逻辑推导能力。 开源地址：
• 轩辕系列主仓库：https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan
• Llama3-XuanYuan3-70B-Chat：https://wisemodel.cn/models/Duxiaoman-XuanYuan/Llama3-XuanYuan3-70B-Chat

FinGPT

由AI4Finance基金会打造的模块化金融框架，其核心创新在于构建了动态数据管道（Data-Centric Pipeline）。该模型整合了全球30+金融数据源的实时数据流，包括SEC文件、彭博终端新闻、Reddit投资社区讨论等，通过自适应清洗机制解决金融文本中的噪声问题。其RLHF训练框架支持个性化风险偏好配置，已在智能投顾系统部署中验证了市场情绪分析的实时性优势。 开源地址：

• 主仓库：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT
• 配套NLP工具库：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP

二、垂直领域优化模型

DISC-FinLLM（复旦大学）

复旦大学团队基于Baichuan-13B架构开发的金融知识增强模型，其突破性在于构建了四维能力矩阵：

1. 金融咨询：支持理财产品对比、税务筹划方案生成
2. 文本分析：实现年报关键信息提取与风险信号识别
3. 数值计算：内嵌财务指标公式引擎（如ROE分解、DCF估值）
4. 知识检索：对接企业图谱数据库进行关联查询 该模型开源了完整的训练数据样本和评测工具链，特别适合金融机构内部知识库的二次开发。 开源地址：https://github.com/FudanDISC/DISC-FinLLM

通义点金（Tongyi-Finance）

阿里云推出的金融大模型解决方案，通过三阶段训练策略实现能力跃升：

1. 基座预训练：在通用语料基础上增量学习200亿金融Token
2. 指令微调：使用3.8万道证券从业资格考题构建思维链数据
3. 工具增强：集成Wind插件实现实时市场数据调用 其Multi-Agent架构支持任务分解与协同，例如在撰写投研报告时，自动调度行业分析Agent、财务建模Agent和合规审查Agent协同工作。 开源地址：

• 代码仓库：https://github.com/aliyun/qwen-dianjin
• 模型下载：https://huggingface.co/DianJin

PIXIU（貔貅）

聚焦金融文本多任务处理的开源框架，其创新点在于构建了层次化训练体系：

• 基础层：使用136K条指令数据微调LLaMA，覆盖财报摘要、风险提示生成等场景
• 增强层：引入对抗训练提升模型对误导性信息的辨别能力
• 应用层：开发股票预测插件，支持技术面因子（MACD、RSI）与基本面数据的融合分析 在FinNLP竞赛中，PIXIU在金融情感分析任务上的F1值达到92.3%，超越商用API表现。 开源地址：
• 主项目：https://github.com/The-FinAI/PIXIU
• 数据集：https://github.com/chancefocus/PIXIU

三、轻量化与工具增强方案

Cornucopia（聚宝盆）

针对中小企业开发的轻量级解决方案，基于LLaMA-7B架构进行三方面优化：

1. 知识蒸馏：将轩辕70B的金融知识迁移至小规模模型
2. 指令优化：构建中文金融问答数据集FinQA-5K
3. 工具链封装：提供RESTful API快速部署方案 该模型在4090显卡上可实现每秒15Token的生成速度，适合高频舆情监控场景。 开源地址：https://github.com/jerry1993-tech/Cornucopia-LLaMA-Fin-Chinese

FinGLM

专注上市公司年报分析的公益项目，其技术特色包括：

• 文档解析引擎：支持PDF/Word格式年报的结构化提取
• 关键指标追踪：自动生成ESG评分变化趋势图
• 风险预警系统：基于管理层讨论章节的情感分析 项目团队开放了完整的微调教程和数据处理工具包，助力学术机构开展公司治理研究。 开源地址：https://github.com/MetaGLM/FinGLM

开源项目太多了，学不过来。 用好合适的工具辅助自己投资决策才是硬道理。